Desequilíbrio de propriedade, de pai e de pesquisa

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Módulo 2 de 4 do capítulo Projetando para escala, capítulo 7 do curso Data Architect. Cada módulo se sustenta sozinho. Anterior: Quando o volume muda tudo · Próximo: O volume encontra o modelo de compartilhamento

A pergunta que este módulo responde: O que acontece quando registros demais apontam para uma só coisa?

Problemas de grande volume de dados nem sempre têm a ver com ter registros demais. Às vezes têm a ver com registros demais ligados à mesma coisa: um proprietário, uma conta, um pai, um valor de pesquisa. Pense no trânsito. Uma cidade pode ter milhões de carros e continuar funcionando. O problema começa quando todo mundo pega a mesma saída da rodovia às cinco da tarde. O total importa, e a concentração também. Eu chamo essas concentrações de pontos quentes; o Salesforce chama de desequilíbrio de dados (data skew). Há vários tipos, e uma ideia por baixo de todos: atividade demais convergindo num ponto do modelo.

Desequilíbrio pai-filho

The easiest to picture. One account with 100 contacts: nothing unusual. A thousand: probably fine. Ten thousand: now I’m paying attention. My design rule is no more than about 10,000 children under one parent, and Salesforce’s guidance draws the same line: “a large number of child records (10,000 or more) with a single parent account” is a common cause of poor performance (Parent-Child Data Skew (abre em uma nova aba)). Salesforce’s own example shows why. Put 300,000 contacts under one account. A user who can see one of those contacts gets implicit access to the account. When that user loses access to the contact, Salesforce has to check the other 299,999 contacts before it can decide whether to remove the user’s access to the account. Do that for many users at once, and it gets expensive. Salesforce also names one way to take part of that cost away: where your security requirements allow, set the child object to Controlled by Parent, so there are no parent implicit shares to maintain (same source). In practice, it’s the most common skew I see, and I’ve seen users notice visible lag at around 20,000 children under one parent. Where somebody feels it depends on what the system is doing. That’s why 10,000 is a design threshold, not a promise that record 10,001 breaks anything. The real question is: why are all these records pointing at the same parent? ⟲

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Step 1 of 2: every line points at one account. That’s the hot spot. ⟲

A conta “Não atribuído”, e os pools de contas

The classic case is contacts with no real account. Somebody decides every contact needs an account, so they create Unassigned Contacts and put every contact without an account there. Problem solved, until there are 300,000 contacts under it. We created an artificial hot spot because the model required us to put everything somewhere, and the relationship doesn’t even carry business meaning. It worked beautifully at 500 records. Then the Number of Zeros caught up with it. ⟲

What do you do when you’ve got a million contacts under it? I’ve seen child accounts by state, one unhandled-contacts account per state. I’ve seen an automatic version: whenever an account reaches 10,000, create another one. It can be a little awkward, but it spreads the load. ⟲

One answer is an account pool: Unassigned Contacts 001, 002, 003 and so on, with the children spread across them, each kept under the threshold. It works, and it’s Salesforce’s own advice: “Distribute child records so that no parent has more than 10,000 child records,” and for contacts without real accounts, “set up several dummy accounts and distribute the contacts among them” (Best Practices for Deployments with Large Data Volumes: General (abre em uma nova aba), Winter ‘27). But those aren’t real accounts; they’re architecture artifacts. Users will ask who “Unassigned Contacts 017” is and why it’s in their search results. So when I use a pool, I hide the placeholder parents from normal business experiences as much as I can. It’s a recurring trade-off: sometimes scale forces a structure that exists for the platform, not the business. When it does, don’t pretend it’s business data. Name it, document it, hide it where appropriate. ⟲

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Step 2 of 2: the same contacts, spread across a pool. Nothing moved but where they point. ⟲

Master-Detail at Volume

Contacts under an account are a lookup. Master-detail is a different decision, and it’s one you make in the data model, long before the records arrive. Here’s the question I ask in class: would an invoice ever have more than 10,000 line items? No, it never would. So an invoice and its lines can be master-detail all day long. Now ask the same question of every master-detail relationship you’re about to build: at the volume we expect, will one parent ever pass 10,000 children? ⟲

Salesforce draws the same line: “As a best practice, don’t exceed 10,000 child records for a master-detail relationship” (Considerações sobre relacionamentos de objeto (abre em uma nova aba)). Master-detail is the strongest relationship Salesforce gives you, and that’s exactly why the number matters. The detail record has no owner of its own; its access is controlled by the parent. Delete the parent, and every child goes with it. A child can’t move to another parent unless you allowed reparenting. Roll-up summaries on the parent have to keep up as the children change. And saving a child can lock the parent, which is why Salesforce’s loading advice is to group child records by their parent “to minimize locking conflicts” (Loading Data from the API (abre em uma nova aba)). With ten children, none of that is noticeable. With a hundred thousand, every one of them is. ⟲

It’s also hard to undo. A master-detail relationship can only be converted to a lookup when the parent has no roll-up summary fields, and converting it changes the child’s sharing to Public Read/Write (same source). By the time volume tells you it was the wrong choice, the relationship may be holding up reports, sharing and automation. Count the children before you choose the relationship. ⟲

Steve Trucking has one of these decisions in its model. Each Retail Partner sends a Manifest (Manifest__c, a custom object) for each distribution center, for each working day. Manifest is custom, so master-detail to the partner’s account is allowed, and it’s tempting: the manifest would inherit the partner’s sharing, which is exactly the isolation we want. Now count. Our largest partner has nine or more DCs: nine manifests a working day, about 2,700 a year. Past 10,000 in under four years, under one parent, and every manifest revised on the day, so every revision would touch the partner’s account. That’s why the model makes Manifest a lookup and handles partner access through sharing. The invoice stays small; the manifests keep coming. ⟲

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Step 1 of 2: master-detail, where the parent stays small. ⟲

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Step 2 of 2: a lookup, where the children keep coming. ⟲

Watch Account with its contacts and opportunities too. It isn’t master-detail, but it behaves like a pseudo master-detail, with implicit sharing to the parent, which is why the 10,000 guidance shows up there as well. None of this means never use master-detail at scale. It means don’t choose a strongly coupled relationship and then act surprised that the records are strongly coupled. ⟲

Test knowledge. Know the 10,000-children guidance for master-detail, and what master-detail brings with it at volume: no owner on the detail (access controlled by the parent), cascade delete, no reparenting unless allowed, roll-up summaries, and parent locking when children are saved. Converting to a lookup needs no roll-up summaries on the master. ⟲

Desequilíbrio de propriedade

Now the owner. I ask the room: who owns a million records? The admin? Is the admin sitting there creating a million records? Usually it’s the integration user or the data load user. The records come in, and nobody knows who to give them to. We create an integration user, it creates records, nobody thinks about ownership (“it’s just the integration user”), and a year later that user owns 2 million records. Salesforce calls it ownership data skew when one user owns more than 10,000 records of an object, and the classic example is all the unassigned leads parked on a dummy user (Ownership Data Skew (abre em uma nova aba)). That doesn’t mean a user can never own more. It means understanding the consequences: ownership isn’t a Created By stamp. It drives the role hierarchy, sharing rules and recalculation: behind the scenes, Salesforce keeps share records for the owner’s records above them in the role hierarchy. Attach millions of records to one owner who sits deep in the sharing model, and changing anything about that owner gets expensive. ⟲

The guidance matches what I teach in class. If a few users must own a very large number of records, give them no role; if they need one, put them in a separate role at the top of the hierarchy and don’t move them, and keep them out of public groups used as sources for sharing rules (same source). One catch with the top role: that user inherits access to all the data owned by or shared with the users below them. You could spread the records across a bunch of users instead, but for an integration user or a data load user, that typically isn’t worth the trouble. ⟲

We’re isolating the hot spot from the structures that trigger recalculation. Imagine a user who owns 5 million records being moved in a reorganization. That isn’t moving a box on the org chart; Salesforce may have to re-evaluate access across 5 million records. At this scale, organizational changes become data operations. ⟲

Test knowledge. Know the skew thresholds and the fixes: ownership skew when one user owns more than 10,000 records of an object (no role, or a separate role at the top that doesn’t move, and out of public groups used by sharing rules); parent-child skew at about 10,000 children under one parent. ⟲

Quem deve ser dono dos registros criados por máquinas?

Quem criou um registro e quem é dono dele não são a mesma pergunta. A Redrock envia 500.000 entregas pela API, e o usuário de integração as cria. Ele deve ser dono delas para sempre? Talvez, mas não só porque as criou. E agora os agentes também criam registros.

Minha posição: depende de a propriedade importar para o compartilhamento. O usuário de integração ou de agente é um usuário válido e pode ser dono de registros. Se a propriedade determina o acesso naquele objeto (pela hierarquia de papéis ou pelas regras de compartilhamento), atribua os registros ao proprietário que o negócio exige: um usuário real, uma fila quando o objeto aceita, ou um usuário proprietário dedicado. Se a propriedade não determina o acesso, manter o usuário do agente ou de integração como dono pode ser a melhor escolha, porque a trilha de auditoria leva direto a quem criou o registro. De um jeito ou de outro, decida o que Proprietário significa para este objeto, em vez de reatribuir mecanicamente todo registro criado por máquina porque normalmente pessoas são donas de registros. E lembre que Criado por continua lá: reatribuir a propriedade não perde o fato de que a integração o criou. Criado por e Proprietário respondem a perguntas diferentes. Fazer um campo responder às duas é como se chega a um modelo ruim.

Desequilíbrio de pesquisa

A lookup can be a hot spot too: millions of records pointing at the same location, category, reference record or configuration record. Salesforce’s own training defines it: “Lookup skew happens when a very large number of records are associated with a single record in the lookup object” (Large Data Volumes: Design Your Data Model (abre em uma nova aba)). The danger isn’t “lots of lookups.” It’s concentration combined with activity: if millions of active records reference one record, and transactions keep touching that relationship, operations start colliding over it. That’s record locking, which chapter 11 covers. For now, recognize the shape: many active records, one heavily referenced record, worth inspecting. ⟲

Nem todo desequilíbrio é igualmente perigoso

Não decore “10.000 = ruim”. Cinquenta mil registros históricos apontando para um valor de referência que nunca muda, sem papel no compartilhamento e quase sem atividade simultânea, podem estar bem. Vinte mil registros ativos sob um pai que muda com frequência, determina o compartilhamento, alimenta campos de resumo de totalização e é atingido por várias integrações ao mesmo tempo é uma história bem diferente. O volume tem forma, e o desequilíbrio também. Quantos registros convergem ali? Com que frequência mudam? O pai muda? O relacionamento determina o compartilhamento ou o bloqueio? As integrações atualizam os filhos ao mesmo tempo? Mover o proprietário ou o pai dispara um recálculo? O número me diz onde olhar; o comportamento me diz o quanto me preocupar.

Steve Trucking: onde estão os pontos quentes?

Em cinco anos projetamos cerca de 9 milhões de ordens de serviço. Suponha que alguém diga: “Vamos deixar o usuário de integração ser dono de todas as entregas”. Nove milhões de registros, um proprietário. A propriedade importa para compartilhar as entregas? Se não importa, um proprietário dedicado de alto volume pode funcionar, isolado da hierarquia de papéis e dos grupos das regras de compartilhamento, como vimos acima. Se importa, um único proprietário de integração é o modelo de negócio errado: a integração cria o registro; isso não quer dizer que deva ser dona dele.

Then the Retail Partner. Every work order carries its partner, deliberately, because partner isolation matters. But if one partner is 40% of the business, five years of deliveries is about 3.6 million work orders under one partner account. Does that make the relationship wrong? No. The business relationship is real, and I’m not going to invent 400 fake Redrock accounts because I don’t like the count. But I am going to look for a split the business would recognize. Each partner has real distribution centers, so a child account per DC under the partner spreads the work orders nine or more ways while every account still means something. Add archiving completed deliveries after the claims window, and the active children per parent stay low. ⟲

Essa é a diferença entre as duas soluções. “Contatos não atribuídos” já era artificial, então dividi-la num pool não perde significado. A Redrock é um parceiro de verdade; dividi-la em Redrock 001, 002 e 003 corromperia o modelo. Dividi-la nos seus CDs reais, não. As soluções de escala também precisam preservar o significado. Às vezes a resposta é outro relacionamento, outra estratégia de compartilhamento, outro padrão de consulta, outro modelo de armazenamento ou outra política de arquivamento, nunca uma identidade falsa para uma entidade de negócio real.

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Inspect, not bad. Concentration matters, not the total. ⟲

Encontre os pontos quentes no diagrama

Este é um exercício de que eu gosto. Pegue o modelo de dados e olhe as setas, não só os objetos. Para cada relacionamento, pergunte: quantos registros podem se acumular deste lado da seta? Depois pergunte o mesmo sobre o Proprietário. Agora imagine três anos, cinco, dez. Onde os registros se concentram? Muitas vezes é ali que o problema de amanhã está escondido.

Além do exame: o que a IA muda. Uma pessoa pode criar 20 registros por dia; um agente pode criar milhares. Dê a um agente o seu próprio usuário, deixe todos os registros com ele como dono, e o desequilíbrio de propriedade aparece muito mais rápido do que jamais aconteceu com pessoas. Um agente ser dono não é errado, mas decida o que Proprietário significa para os registros criados por agentes antes que o volume torne o padrão parte da arquitetura.

O que um arquiteto decide aqui

• Onde os relacionamentos pai-filho, de propriedade ou de pesquisa concentram registros, e se são ativos o bastante para virar pontos quentes.
• Se os registros criados por máquinas continuam com o usuário de integração ou de agente como dono, ou são reatribuídos porque a propriedade determina o acesso.
• Como os proprietários de alto volume são isolados da hierarquia de papéis e dos grupos das regras de compartilhamento.
• Quando um pai artificial pode ser dividido num pool, e quando um relacionamento real precisa, em vez disso, de uma divisão com significado.
• Whether each master-detail relationship stays under about 10,000 children per parent at projected volume, or should be a lookup. ⟲

Um milhão de registros espalhados por milhares de proprietários e pais se comporta de forma muito diferente de um milhão de registros apontando para um só lugar. Procure os pontos quentes cedo: proprietários, pais, pesquisas, qualquer lugar onde o Número de Zeros converge. O objetivo não é eliminar todo relacionamento grande; alguns representam o negócio corretamente. É saber para onde o trânsito vai antes de abrir a rodovia, porque, quando milhões de registros estão indo para a mesma saída, mudar a estrada fica muito mais difícil.

Para saber mais

• Salesforce Developers, Best Practices for Deployments with Large Data Volumes, Loading Data from the API (abre em uma nova aba) (Winter ‘27): group child records by parent to minimize locking conflicts, checked 2026-11-01. ⟲
• Salesforce Help, Considerações sobre relacionamentos de objeto (abre em uma nova aba): no more than 10,000 child records for a master-detail relationship; converting master-detail to lookup, checked 2026-11-01. ⟲
• Salesforce Developers, Designing Record Access for Enterprise Scale (Winter ‘27): Ownership Data Skew (abre em uma nova aba) and Parent-Child Data Skew (abre em uma nova aba), checked 2026-11-01. ⟲
• Salesforce Developers, Best Practices for Deployments with Large Data Volumes: General (abre em uma nova aba) (Winter ‘27), the 10,000-record owner and parent guidance, checked 2026-11-01. ⟲
• Trailhead, Large Data Volumes: Design Your Data Model (abre em uma nova aba): parent-child, ownership and lookup skew, checked 2026-11-01. ⟲
• Salesforce engineering blog, Managing Lookup Skew to Avoid Record Lock Exceptions (abre em uma nova aba) (2013; older, but still the clearest explanation; checked 2026-11-01). ⟲
• SteveTechArc, Salesforce Documents by Release: these guides, once a year from Winter ‘16, each with an archived copy. ⟲